DLG-Agrifuture Concept Winner 2025

AEF - Agricultural Industry Electronics Foundation e.V., TU München, Fendt - AGCO GmbH, LACOS GmbH, OSB connagtive GmbH, Claas KGaA, Maschinenfabrik Bernard Krone GmbH & Co. KG, Satel Oy und andere Partner

FieldDataSync – M2M Communication to autonomize cooperative field work

Halle 21 | Stand C26

Insbesondere in Europa sind gemischte Flotten von Landmaschinen verschiedener Hersteller üblich. Dieser Ansatz bietet zwar Flexibilität und ermöglicht die Auswahl der am besten geeigneten Geräte für jede Aufgabe, stellt aber auch erhebliche Herausforderungen für die Integration digitaler Landwirtschaftslösungen dar. Dass Spezialfunktionen nur allzu oft über proprietäre Systeme angesprochen werden können, hat unmittelbar Probleme in Kompatibilität und Interoperabilität zur Folge, sprich, dass der Austausch von Prozessdaten oder die Kooperation von Maschinen nicht möglich ist. Diese digitale Fragmentierung bremst den Fortschritt in der Landwirtschaft und verhindert die Nutzung eines Großteils des Potenzials moderner Technologien.

Das Projekt FieldDataSync zielt darauf ab, eine Kommunikation zwischen Landmaschinen per Funkverbindung zu etablieren, um auf diese Weise ein kooperatives Arbeiten zu ermöglichen. Es unterstützt den Austausch kritischer Daten wie Feldgrenzen für koordinierte Aufgaben wie Section Control unter mehreren Maschinen. Weitere Funktionen umfassen Video-Streaming und den Austausch von Positionsdaten, um beispielsweise das Entladen in Transportfahrzeuge, das Gruppenmanagement und die Diagnose zu optimieren. Durch den markenübergreifenden Ansatz des Standards werden gemischte Flotten unterstützt, Entwicklungskosten reduziert und die Interoperabilität verbessert. Gleichzeitig werden die Anforderungen an funktionale Sicherheit und Cybersicherheit erfüllt.

FieldDataSync-Maschinen stellen somit einen wichtigen Schritt auf dem Weg zu einem vollständig autonomen Feldbetrieb dar. Das Projektkonsortium zielt darauf ab, Branchenstandards über den AEF e. V. zu setzen und wird vom Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat (BMLEH) gefördert.

AI.Land

DAVEGI

Halle 21 | Stand F26

Der derzeitige konventionelle Gemüseanbau ist mechanisiert, aber nicht vollständig autonom, arbeitsintensiv, insbesondere bei Pflanzung, Pflege und Ernte, häufig mit ineffizienter Ressourcennutzung verbunden und stark abhängig von zentralisierten Logistik- und Verpackungssystemen.

Das DAVEGI-System von AI.Land soll künftig die nötigen Schritte des Gemüseanbaus von der Bodenvorbereitung bis hin zur Direktlieferung erstmals in einem ganzheitlichen Ansatz zusammenfassen und so einen ganz neuen Prozess der lokalen Lebensmittelversorgung ermöglichen. Es basiert auf einem Roboter-Erntehelfer, das heißt einer autonomen, energieautarken Spot-Farming-Plattform, die darauf trainiert ist, die Sensibilität und Geschicklichkeit des Menschen beim Pflücken nachzuahmen und so eine schonende und selektive Ernte zu ermöglichen. Es ist darauf angelegt, vor allem die Nachernteschritte wie zentrale Logistik, Vertriebszentren und den Einzelhandel zu ersetzen. Stattdessen werden maßgeschneiderte Gemüsekisten geerntet, verpackt und innerhalb weniger Stunden ausgeliefert – ohne Einwegverpackungen. Dies verkürzt den Weg vom Feld auf den Tisch und schafft große ökologische und ökonomische Vorteile: weniger Emissionen, effizientere Ressourcennutzung und eine stärkere Widerstandsfähigkeit der lokalen Landwirtschaft. Das System befindet sich aktuell auf dem Weg zum Technologiereifegrad 6, das heißt kurz vor einem funktionsfähigen Prototypen.

Durch die Integration der gesamten Wertschöpfungskette in eine lokalisierte Plattform unterstützt DAVEGI ein nachhaltiges Kreislaufwirtschaftsmodell und verbessert gleichzeitig die Wirtschaftlichkeit für Landwirte und den Zugang zu Lebensmitteln für Verbraucher.

AMAZONEN-WERKE H. DREYER SE & Co. KG

SoilDetect

Halle 9 | Stand D32

In Kooperation mit exatrek - EXA Computing GmbH

Für die Erstellung von Ertragspotenzialkarten werden bisher entweder geoelektrische Messungen oder Satellitendaten verwendet. Obwohl Grubbersensorik in der Praxis zunehmend verfügbar ist, wurden diese Prozessdaten bisher nicht zur Abgrenzung von Teilflächen genutzt, und auch Traktordaten wie Dieselverbrauch, Motordrehzahl, Motorauslastung und Geschwindigkeit gehen nicht in diese Berechnungen ein.

Das SoilDetect-System von Amazone ermöglicht erstmals eine Fusion aller oben genannten Daten. Mithilfe eines Multisensorsystems am Bodenbearbeitungsgerät werden kleinräumige Bodendaten wie Bodenleitfähigkeit und -widerstand sowie Hangneigung und Arbeitstiefe erfasst und mit Traktorprozessdaten verknüpft. Alle Messungen werden georeferenziert und mit Höhendaten abgespeichert und die so entstandenen Geländemodelle per Telemetrieanbindung an ein Auswertungssystem übermittelt. Dieses bezieht Satelliten-, Bodenschätzungs- und Klimadaten sowie betriebsspezifische Informationen mit ein, um mit KI-Unterstützung und vollautomatisch Ertragspotenzial- und Feldbodenkarten zu erstellen. Mithilfe von feldspezifischen Notizen des Betriebsleiters oder der Ergebnisse von Bodenanalysen an Referenzpunkten wird die Genauigkeit der Ergebnisse noch weiter optimiert.

Die Implementierung eines geoelektrischen Messsystems in einen Standardgrubber ermöglicht damit erstmals unkomplizierte Messungen während der Bodenbearbeitung und damit die Erstellung von Ertragspotenzialkarten für den teilflächenspezifischen Pflanzenbau. Durch eine Automatisierung von Datentransfer und die Fusion mit weiteren Informationsquellen können ohne weitere Spezialkenntnisse eine Entscheidungsgrundlage geschaffen sowie Ressourcen gezielt und bedarfsgerecht eingesetzt werden.

Pantec Biosolutions AG

DLT – Detect & Laser Treatment

Halle 21 | Stand G11

Bisher verfügbare Laser-Unkrautbekämpfungssysteme haben verschiedene konstruktive Nachteile und benötigen sehr große Laserleistungen, um entdeckte Unkräuter durch Verbrennen abzutöten.

Für das Detect & Laser Treatment-System hat die Pantec Biosolutions einen anderen, völlig neuen Ansatz gewählt und schneidet das Unkraut mithilfe eines eigenen, patentgeschützten 3-μm-Lasers ab, der eine außergewöhnlich hohe Absorption sowohl in Wasser als auch in Chitin aufweist. Hierdurch kann mit deutlich geringeren Strahlendosen gearbeitet werden, was zum einen das Bekämpfungssystem kompakt und energieeffizient hält und zum anderen die Gefahr von Augenverletzung oder Bränden deutlich verringert. Das System kann neben Unkräutern auch bei Befall durch Insekten oder anderen Schädlingen eingesetzt werden, die Chitin enthalten.

Das Detect & Laser Treatment-System der Pantec Biosolutions stellt somit eine innovative Alternative zur manuellen Schädlings- und Unkrautbekämpfung dar. Die laserbasierte und damit biozidfreie Unkraut- und Schädlingsbekämpfung vereinfacht die Umstellung von einem konventionellen auf einen biologischen Anbau.

SkyMaps s.r.o.

CultiWise ScoutAI

Halle 9 | Stand H35

Die Zahl der verfügbaren und teilweise auch sehr nützlichen Tools und Applikationen in der Landwirtschaft nimmt insgesamt immer weiter zu. Weil diese Tools, wie beispielsweise Drohnen- und Satellitendaten, Feldspritzenprotokolle und Wetter-Apps, in der Regel eigenständige Lösungen darstellen, führt dies zunehmend zu Problemen bei der Interoperabilität. Dies gilt vor allem für Entscheidungsplattformen, die selten mehr als einen Datentyp nutzen und oft an bestimmte Marken gebunden sind.

CultiWise ScoutAI von SkyMaps setzt auf bewährte Komponenten und schafft über offene Protokolle und eine adaptive KI eine Lernarchitektur, die in aktuellen Präzisionslandwirtschaftslösungen nicht verfügbar ist. Das System vereint erstmals vier Sensorebenen zu einer einzigen autonomen Feld-Erkundungskette. Modelle zur Anomalieerkennung scannen täglich Satellitenbilder und veranlassen eine angedockte Drohne zum Fliegen, um Detailbilder bis herunter zur Blattebene aufzunehmen. Nach Upload der Daten in die Cloud kann eine KI Unkraut, Veränderungen auf der Blattebene oder Lücken im Pflanzenbestand erkennen. Eine weitere Verfeinerung der Daten erfolgt während der Feldspritzenüberfahrt mithilfe von montierten Kameras am Gestänge, die in Echtzeit weitere Daten erheben, während Wetterstationen und Insektenfallen im Feld Mikroklima- und Luftdrucksignale liefern, um Krankheits- oder Schädlingsbefall vorherzusagen. Eine Cloud-Fusion-KI verarbeitet jeden Datenstrom und liefert Maschinenempfehlungen für variable und gezielte Behandlungen. Die KI arbeitet dabei hardwareunabhängig, das heißt, es kann jede Drohne, jeder Sensor und jede Traktormarke angeschlossen werden.

Mit Cultiwise Scout AI erhält der Landwirt virtuelle Augen, die jeden Tag auf jeden Hektar schauen und ihm als eine Art digitaler Co-Pilot datenbasiert den optimalen Behandlungsplan vorschlagen. Das System stellt damit die erste offene, vollautomatisch-digitale Phänotypisierungskette dar.

SLS Systementwicklungen GmbH

SLS-NextDrip

Halle 12 | Stand B71

Die Tropfbewässerung stellt die Bewässerungsmethode mit der höchsten Wassereffizienz dar. Aufgrund des immensen Aufwands beim Ein- und Ausbau der Tropfbewässerungssysteme werden diese Systeme aktuell vor allem in Entwicklungsländern mit niedrigem Lohnniveau genutzt, insbesondere weil die Systeme auf dem Feld weitgehend in Handarbeit montiert werden müssen. In der Intensivlandwirtschaft ist dieser Aufwand nicht rentabel und stößt auch in Bezug auf standortspezifische Anpassungen vor allem dann an Grenzen, wenn das Layout zu komplex und die Vor-Ort-Montage damit fehleranfällig wird.

Mit NextDrip hat SLS den gesamten Prozess der Installation und des Wiederausbaus von Tropfbewässerungssystemen neu gedacht und den Montageprozess vom Feld in die Fabrik verlegt. Dort werden vorgefertigte Einheiten mehrerer nebeneinander liegender Tropfleitungen auf die feld- und positionsindividuelle Länge zugeschnitten und mit Armaturen und Verteilerschläuchen montiert. Mithilfe einer Spezialmaschine kann die Platzierung im Feld effizient erfolgen. Darüber hinaus bietet diese Art der Installation die Option, die Leitungen mit Metallmarkierungen zu versehen, die sowohl für Detektionssysteme als auch für die vollmechanisierte Rückholung mit magnetischer Aufnahme der Leitungsenden wichtig sind. Durch die Vormontage im Werk können außerdem Feldgeometriedaten sowie Boden- oder Ertragskarten für die kontrollierte Installation standortspezifischer Tropfer oder Ventile entsprechend den Ertragszonen genutzt werden.

Insgesamt reduziert NextDrip von SLS den Arbeitsaufwand und insbesondere die Handarbeit bei Installation und Rückholung von Tropfbewässerungssystemen auf ein Minimum und schafft über die Verlagerung des Montageprozesses ins Werk zudem die Möglichkeit, die Tropfleitungen spezifisch an die Standortbedingungen anzupassen.

VALTRA

Valtra Coach Talking Tractor

Halle 20 | Stand A40

In Kooperation mit spogen AI

Moderne Landwirte sind sich darüber im Klaren, dass sie für eine effizientere Gestaltung ihrer Betriebe mehr und bessere Daten benötigen. Obwohl es diese Daten teilweise bereits gibt, ist der Zugriff darauf bzw. deren Nutzung schwierig und durch verschiedene Datensysteme, Anwendungen und Formate überladen. Das Problem wird umso offensichtlicher, je weniger Kenntnisse und Erfahrungen die Bediener in entsprechenden Datensystemen mitbringen.

Mit dem hier präsentierten Talking Tractor stellt Valtra den Einstieg in sein Konzept des Valtra Coachs vor. Mit diesem intelligenten Assistenten soll es allen Traktornutzern möglich werden, auf einem höheren Leistungsniveau effizienter und nachhaltiger zu arbeiten. Durch die Verknüpfung von Maschinenfunktionen, Arbeitshistorie und Leistungsdaten bietet die KI-gestützte mobile App rund um die Uhr Anleitungen, Echtzeit-Einblicke und umsetzbare Analysen. Sie versteht nicht nur, wie die Maschine zu bedienen ist, sondern auch, welche Arbeiten bereits erledigt wurden und wie diese optimiert werden können. Mit Funktionen wie CO₂-Analysen und der Verfolgung der Flotteneffizienz unterstützt Valtra Coach datengestützte Entscheidungsfindungen auch auf der Leitungs- und Planungsebene. Der Valtra Coach ist dabei als dynamische Plattform mit einer agilen Roadmap für die schnelle, auf Landwirte ausgerichtete Entwicklung weiterer Funktionen konzipiert.

Der Valtra Coach Talking Tractor eröffnet damit viele Möglichkeiten für Assistenzsysteme der Zukunft, auch in Zusammenarbeit mit Partnern und Start-ups, und stellt so ein interessantes Konzept für die Zukunft von Smart-Farming-Anwendungen dar.

Zürn Harvesting GmbH & Co. KG

ZÜRN SEED SELECT

Halle 13 | Stand C25

In Kooperation mit TU Dresden und EXAgT GmbH

In der Landwirtschaft zielen bisher alle gängigen Ansätze des vorbeugenden und behandelnden Pflanzenschutzes darauf ab, die Produktion weiterer Samen durch gekeimte Unkräuter zu verringern oder zu verhindern. Die Verbreitung von Unkrautsamen über Erntemaschinen jedoch wurde dabei bislang nicht berücksichtigt.

Das Konzept Seed Select von Zürn adressiert dieses Problem nun erstmals mithilfe zweier Trommelsiebe, die in einer kompakten Einheit hinter den Sieben eines Mähdreschers montiert werden. Die Unkrautsamen fallen durch diese Siebe, während Stroh und Spreu die Trommeln passieren und zurück in den Spreuverteiler geleitet werden. Das abgetrennte Material in einer Devitalisierungseinheit abgetötet und kann anschließend als organisches Material auf dem Feld ausgebracht werden, ohne dass die Gefahr einer Keimung besteht. Durch einen geringen Platz- und Leistungsbedarf sowie einen modularen Aufbau lässt sich das System leicht an eine Vielzahl von Mähdreschern anpassen, ohne die normale Funktion des Reinigungssystems oder der Kornverlustsensoren zu beeinträchtigen.

Mit dem Zürn Seed Select wurde das erste System für die Unkrautsamenkontrolle während der Ernte vorgestellt, welches das Potenzial hat, den Unkrautzyklus zu durchbrechen und die Feldhygiene zu verbessern.